Yüksəlmənin modelləşdirilməsi

Yüksəlmənin modelləşdirilməsi (həmçinin artımlı modelləşdirmə, əsl yüksəliş modelləşdirmə və ya net modelləşdirmə kimi tanınır) — bir fərdin davranışına təsirin (məsələn, birbaşa marketinq tədbiri kimi) artımlı təsirini birbaşa modelləşdirən proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə texnikası.

Yüksəlmənin modelləşdirilməsi müştəri münasibətlərinin idarə olunmasında up-sell, cross-sell və müştərinin saxlanması () modelləşdirməsi üçün tətbiqlərə malikdir. O, həmçinin siyasi seçkilərdə və fərdiləşdirilmiş tibbdə də istifadə edilmişdir. Psixologiyada əlaqəli olan Fərqli Proqnozlaşdırma () konsepsiyasından fərqli olaraq, Yüksəlmənin modelləşdirilməsi aktiv agentin mövcudluğunu nəzərdə tutur.R. Michel, I. Schnakenburg, T. von Martens (2019). "Targeting Uplift". Springer, 

 Haqqında 
Yüksəlmənin modelləşdirilməsi — müalicə və ya təsir tədbirinin (məsələn, marketinq kampaniyası, fərdi təklif və s.) müştəri və ya fərdin davranışına verdiyi əlavə (artım) təsiri ölçmək və proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunan analitik və statistik yanaşmadır. Bu metod ənənəvi cavab modellərindən fərqli olaraq, təsirin səbəb-nəticə əlaqəsini birbaşa qiymətləndirir və yalnız cavab ehtimalını deyil, məhz müalicənin gətirdiyi fərqi öyrənir.

 Yüksəlmənin ölçülməsi 
Yüksəlmənin ölçülməsi xüsusi eksperimental və ya müşahidə olunan verilənlər əsasında aparılır. Əsas məqsəd, müalicə qrupunun nəticələri ilə nəzarət qrupunun nəticələri arasındakı fərqi statistik cəhətdən etibarlı şəkildə müəyyən etməkdir. Yüksəlmənin ölçülməsi üçün müxtəlif metriklər — məsələn, qaldırma dərəcəsi (lift rate), inkremental cavab (incremental response) və net təsir göstəriciləri tətbiq olunur. Təcrübələrdə təsadüfi seçilmiş nəzarət qrupu kritik rol oynayır, çünki təsirin yalnız kampaniya və ya tədbirdən qaynaqlandığını sübut etməyə imkan verir.

Aşağıdakı cədvəl hipotetik marketinq kampaniyası üçün cavabların sayını və təxmini cavab dərəcəsini göstərən kampaniya məlumatlarını təqdim edir. Bu kampaniya cavab nisbətinin 5% artması ilə müəyyən edilir və 50,000 əlavə cavab (100,000–50,000) yaratdı.
 Qrup Müştərilərin sayı Cavablar Cavab dərəcəsi Emal olunmuş1,000,000100,00010% Nəzarət1,000,00050,0005%

 Ənənəvi cavab modelləşdirməsi 
Ənənəvi cavab modelləşdirməsi () müəyyən bir təklif və ya müalicəyə cavab verəcək fərdləri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu yanaşmada əsas diqqət müalicə və cavab arasındakı korrelyasiyaya yönəlib. Yüksəlmənin modelləşdirilməsi isə fərdi cavab ehtimalından daha çox, müalicənin yaratdığı əlavə təsiri öyrənməklə fərqlənir. Beləliklə, yüksəlmənin modelləşdirilməsi ənənəvi yanaşmanın məhdudiyyətlərini aradan qaldırır.N. Radcliffe (2007). Identifying who can be saved and who will be driven away by retention activity. Stochastic Solution Limited

 İnvestisiyanın gəlirliliyi 
Yüksəlmə modelləri şirkətlərin investisiyanın gəlirliliyi (ROI) göstəricisini artırmaqda mühüm vasitədir. Marketinq kampaniyaları yalnız təsirə həssas olan müştərilərə yönəldildikdə, lazımsız xərclər azalır və daha yüksək gəlir əldə olunur. İnkremental təsirin ölçülməsi real iqtisadi səmərənin daha düzgün hesablanmasına və kampaniya büdcəsinin optimal bölüşdürülməsinə imkan yaradır.

Bəzi hallarda marketinq və ya emal tədbirləri mənfi təsir göstərə bilər. Yüksəlmənin modelləşdirilməsi belə mənfi təsirləri aşkar etməyə kömək edir. Məsələn, həddindən artıq e-poçt göndərişi müştərinin imtina (churn) ehtimalını artıra bilər. Yüksəlmə yanaşması vasitəsilə bu cür neqativ seqmentlər müəyyən edilərək kampaniyadan çıxarılır və ümumi strategiya təkmilləşdirilir.

Yüksəlmənin modelləşdirilməsi A/B testi və çoxdəyişənli (multivariate) testlərlə sıx bağlıdır. A/B testləri iki fərqli strategiyanın təsirini müqayisə etmək üçün istifadə olunur, lakin uplift yanaşması bu təsirin konkret fərdlər üzrə hansı artımı təmin etdiyini öyrənməyə imkan verir. Çoxdəyişənli testlərdə isə bir neçə fərqli kombinasiyanın təsiri eyni anda analiz edilə bilər. Nəticədə, ən səmərəli variantlar daha dəqiq seçilir.

 Tarixi 
Yüksəlmə modelləşdirməsinin elmi əsasları 1990-cı illərin sonlarında marketinq analitikası sahəsində formalaşmağa başlamışdır. İlk tətbiqlər telekommunikasiya və maliyyə sektorlarında həyata keçirilmişdir. 2000-ci illərin əvvəllərində böyük məlumat bazaları və hesablama gücünün artması ilə metod genişlənmiş, daha sonra siyasi kampaniyalar, səhiyyə və fərdiləşdirilmiş tibb sahələrində istifadə olunmağa başlamışdır.Radcliffe, N. J.; and Surry, P. D. (1999); Differential response analysis: Modelling true response by isolating the effect of a single action, in Proceedings of Credit Scoring and Credit Control VI, Credit Research Centre, University of Edinburgh Management School

 Tətbiqi 
Yüksəlmə modelləşdirməsinin tətbiqi bir sıra statistik və maşın öyrənməsi alqoritmlərinə əsaslanır.Lo, V. S. Y. (2002); The True Lift Model, ACM SIGKDD Explorations Newsletter, Vol. 4, No. 2, 78–86, available at http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=4FD247B4987CBF2E29186DACE0D40C3D?doi=10.1.1.99.7064&rep=rep1&type=pdf İkiqat model yanaşması (two-model approach), qruplar üzrə təsir qiymətləndirilməsi, ağac əsaslı metodlar (uplift decision trees, causal forests) və bayes yanaşmaları geniş istifadə olunur.Radcliffe, N. J. (2007); Using Control Groups to Target on Predicted Lift: Building and Assessing Uplift Models, Direct Marketing Analytics Journal, Direct Marketing Association

 Python 
Python mühitində scikit-uplift, CausalML, EconMLLo, V. S. Y. (2008) "New Opportunities in Marketing Data Mining." In Encyclopedia of Data Warehousing and Mining, 2nd edition, edited by Wang (2008), Idea Group Publishing. kimi kitabxanalar yüksəlmə modellərinin qurulması və qiymətləndirilməsi üçün geniş imkanlar təqdim edir. Bu kitabxanalar həm klassik ikiqat model üsullarını, həm də səbəb-nəticə yönümlü daha mürəkkəb alqoritmləri dəstəkləyir.The Scientific Marketer FAQ on Uplift Modelling

 R 
R proqramlaşdırma dilində uplift, tools4uplift və causalTree paketləri məşhurdur. Bu paketlər statistik modelləşdirmə və vizuallaşdırma imkanları ilə yanaşı, A/B testləri və eksperimental dizaynların təhlilinə dəstək verir. R mühiti analitiklərə akademik və praktiki tətbiqlər üçün zəngin funksionallıq təqdim edir.

 İstinadlar 

 Xarici keçidlər 
 Abby Johnson explains how it works in this video broadcast
 Introductory white paper with full references
 Eric Siegel: Uplift Modeling
 User guide for uplift modelling on uplift-modeling.com

Kateqoriya:Biznes analitikası terminləri
Kateqoriya:Kəmiyyət marketinq tədqiqatı